本書分析研究了深度學習相關的網絡模型，以及不同網絡模型的算法結構、原理與核心思想及實戰案例。
主要內容涉及人工神經網絡、模糊神經網絡、概率神經網絡、小波神經網絡、卷積神經網絡及其擴展模型、
深度生成對抗網絡及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、
深度信念網絡及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網絡結構、原理與方法。
通過深度學習網絡在信道盲均衡、目標識別、圖像分類和運動模糊去除、特徵提取與識別、
缺陷早期診斷等領域中的應用案例，為讀者提供應用深度學習網絡解決具體問題的思路和方法。
本書適合人工智能、計算機、自動化、電子與通信、
大數據科學等相關學科專業的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業博士、碩士研究生的參考書。
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